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想清楚再动手:具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人,但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架,结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’,解决部署智能难题。
专治智能体盲跑!微软发布AI Agent 5大可观测性,打通任督二脉
今天凌晨微软官网发布AI Agent 5大可观测性最佳实践,解决智能体盲跑等难题。介绍了智能体可观测性概念和好处,展示5个应用案例,还阐述5大实践,如选模型、持续评估、集成CI/CD等。
openJiuwen社区首发Team Skills,定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题,指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式,通过Agent Team、Team Skills等能力,解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题,并以旅行规划为例展示实战效果。
Agent总 “掉链子”?它只是缺这 4 项外挂必备技能
Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包,解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板,针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能,让其扎根现实搞定复杂任务。
半年4轮融资、总额5亿元!西湖大学教授押注具身智能「GPT时刻」
具身智能通用大脑公司西湖机器人半年完成4轮融资,总额5亿。其由顶尖团队创立,有先发技术优势,落地两项首创底层技术架构,打通技术链路,已拿下近亿元订单,将推动具身智能GPT时刻到来。
协同加速,多机器人协作不再「慢半拍」!软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA,针对多机协作具身系统,从算法、系统、硬件跨层协同优化,经评估,实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%,为具身智能落地奠基。
通义团队提出环境Scaling:自动构建环境,并自主学习和成长,可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境,让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型,数十亿参数就达万亿级模型性能,为轻量级代理智能发展带来新可能。
对话蚂蚁灵波首席科学家沈宇军:2万小时真机数据,用“慢功夫”做具身智能|甲子光年
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军接受专访,称具身智能处于‘GPT - 1时刻’。团队选‘慢’路,积累2万小时真机数据,发布四个具身智能模型并开源。介绍模型架构、优势、问题及未来计划,还谈了开源考量等内容。
上海 AI Lab 庞江淼:开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提|具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV,后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性,还探讨了大小脑融合、VLA技术等,团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
The Batch: 904 | 智能体全面释放
2025年11月开发者Peter Steinberger发布个人AI智能体OpenClaw,1月下旬在HackerNews提及后迅速走红。它可完成多种任务,有独特工作方式和架构,但也存在安全漏洞,引发AI社群讨论。